Contrôle Neuronal Avec Observateur
Résumé: Dans ce mémoire une méthode de contrôle adaptive directe avec un observateur en mode glissant est développée pour commander des classes de systèmes ayant des paramètres incertains où inconnues. Le contrôleur adaptif est basé sur le réseau de neurones à fonction de base radiale (RBF). Pour l’entrainement du réseau contrôleur RBF, on utilise la méthode de la descente du Gradient et l’algorithme des k-means. Un observateur robuste non linéaire qui utilise les concepts du mode glissant est associé au contrôleur pour estimer et fournir les grandeurs non mesurables (états). Afin de valider la technique proposée pour le contrôle des systèmes non linéaires MIMO , et vérifier son efficacité et sa fiabilité, elle est testée en simulation sur un bioréacteur aérobie multivariables en mode continu, pour le traitement des eaux usées issues d’une industrie papetière.
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